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Reinforcement learning method for environment with actuators that can be modeled with first-order lag elements or dead time elements
用于具有可以用一阶滞后元素或死区时间元素建模的执行器的环境的强化学习方法
基本信息
- 批准号：18K11424
- 负责人：
- 金额：$ 2.66万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份：2018
- 资助国家：日本
- 起止时间：2018-04-01 至 2021-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（3）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
行動出力に大きな一時遅れを持つ環境における強化学習のための補償器の設計
设计用于在行为输出具有较大时间滞后的环境中进行强化学习的补偿器
- DOI：
- 发表时间：2019
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：小林翔樹;澁谷長史
- 通讯作者：澁谷長史
Reinforcement Learning Method for Cases Where the State Observation Period Is Larger Than the Action Decision Period
状态观察期大于行动决策期情况的强化学习方法
- DOI：
- 发表时间：2018
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Masaki Yotsukura;Takeshi Shibuya
- 通讯作者：Takeshi Shibuya
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Shibuya Takeshi其他文献
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- 影响因子：0
- 作者：
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- 影响因子：6
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- DOI：
- 发表时间：
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：
劉 翔;澁谷 長史;安信 誠二;恒木亮太郎，土居伸二;内堀雄基，澁谷長史，安信誠二;澁谷長史;恒木亮太郎，土居伸二;Shibuya Takeshi;Takayuki Ogawa;児玉貴大，土居伸二;Seiji Yasunobu - 通讯作者：
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- DOI：
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- 影响因子：0
- 作者：
劉 翔;澁谷 長史;安信 誠二;恒木亮太郎，土居伸二;内堀雄基，澁谷長史，安信誠二;澁谷長史;恒木亮太郎，土居伸二;Shibuya Takeshi;Takayuki Ogawa;児玉貴大，土居伸二 - 通讯作者：
児玉貴大，土居伸二
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考虑细胞异质性的心脏起搏器细胞耦合系统模型分析
- DOI：
- 发表时间：
2015 - 期刊：
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- 作者：
劉 翔;澁谷 長史;安信 誠二;恒木亮太郎，土居伸二;内堀雄基，澁谷長史，安信誠二;澁谷長史;恒木亮太郎，土居伸二;Shibuya Takeshi;Takayuki Ogawa;児玉貴大，土居伸二;Seiji Yasunobu;永井拓未 - 通讯作者：
永井拓未
Shibuya Takeshi的其他文献
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相似海外基金
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